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ESTIMATING INTRA-FIELD PROPERTIES WITHIN A FIELD USING HYPERSPECTRAL REMOTE SENSING
A method for estimating soil properties within a field using hyperspectral remotely sensed data. A soil preprocessing module receives soil spectrum data records that represent a mean soil spectrum of a specific geo-location of a specified area of land. The soil preprocessing module removes interference signals and creates a set of one or more spectral bands. A soil regression module inputs the one or more soil spectral bands and predicts soil property datasets. The soil property datasets include specific soil properties relevant to determining fertility of the soil or soil property levels that may influence soil management at a specific geo-location. The soil regression module selects multiple specific soil property datasets that best represent the existing soil properties including soil properties predicted and the spectral band data used to determine the soil properties. The soil regression module sends this predicted data to a soil model database.
La présente invention concerne un procédé permettant d'estimer des propriétés de sol à l'intérieur d'un champ à l'aide de données hyperspectrales détectées à distance. Un module de prétraitement de sol reçoit des enregistrements de données de spectre de sol qui représentent un spectre de sol moyen d'un emplacement géographique spécifique d'une zone de terrain donnée. Le module de prétraitement de sol élimine les signaux d'interférence et crée un ensemble d'une ou plusieurs bandes spectrales. Un module de régression de sol traite la ou les bandes spectrales de sol et prédit des jeux de données de propriétés de sol. Les jeux de données de propriétés de sol comprennent des propriétés de sol spécifiques et pertinentes pour déterminer la fertilité du sol ou des niveaux de propriété du sol qui peuvent influer sur la gestion de sol au niveau d'un emplacement géographique spécifique. Le module de régression de sol sélectionne de multiples jeux de données de propriétés de sol spécifiques qui représentent le mieux les propriétés de sol existantes en incluant les prédictions de propriétés du sol et les données de bande spectrale utilisées pour déterminer les propriétés du sol. Le module de régression de sol envoie ces données de prédiction vers une une base de données de modèles de sol.
ESTIMATING INTRA-FIELD PROPERTIES WITHIN A FIELD USING HYPERSPECTRAL REMOTE SENSING
A method for estimating soil properties within a field using hyperspectral remotely sensed data. A soil preprocessing module receives soil spectrum data records that represent a mean soil spectrum of a specific geo-location of a specified area of land. The soil preprocessing module removes interference signals and creates a set of one or more spectral bands. A soil regression module inputs the one or more soil spectral bands and predicts soil property datasets. The soil property datasets include specific soil properties relevant to determining fertility of the soil or soil property levels that may influence soil management at a specific geo-location. The soil regression module selects multiple specific soil property datasets that best represent the existing soil properties including soil properties predicted and the spectral band data used to determine the soil properties. The soil regression module sends this predicted data to a soil model database.
La présente invention concerne un procédé permettant d'estimer des propriétés de sol à l'intérieur d'un champ à l'aide de données hyperspectrales détectées à distance. Un module de prétraitement de sol reçoit des enregistrements de données de spectre de sol qui représentent un spectre de sol moyen d'un emplacement géographique spécifique d'une zone de terrain donnée. Le module de prétraitement de sol élimine les signaux d'interférence et crée un ensemble d'une ou plusieurs bandes spectrales. Un module de régression de sol traite la ou les bandes spectrales de sol et prédit des jeux de données de propriétés de sol. Les jeux de données de propriétés de sol comprennent des propriétés de sol spécifiques et pertinentes pour déterminer la fertilité du sol ou des niveaux de propriété du sol qui peuvent influer sur la gestion de sol au niveau d'un emplacement géographique spécifique. Le module de régression de sol sélectionne de multiples jeux de données de propriétés de sol spécifiques qui représentent le mieux les propriétés de sol existantes en incluant les prédictions de propriétés du sol et les données de bande spectrale utilisées pour déterminer les propriétés du sol. Le module de régression de sol envoie ces données de prédiction vers une une base de données de modèles de sol.
ESTIMATING INTRA-FIELD PROPERTIES WITHIN A FIELD USING HYPERSPECTRAL REMOTE SENSING
ESTIMATION DE PROPRIÉTÉS INTRA-CHAMP DANS UN CHAMP GRÂCE À UNE DÉTECTION HYPERSPECTRALE À DISTANCE
XIANG HAITAO (author) / YANG XIANYUAN (author) / KOSHNICK NICK (author) / CISEK NICK (author)
2017-03-30
Patent
Electronic Resource
English
IPC:
G01N
Untersuchen oder Analysieren von Stoffen durch Bestimmen ihrer chemischen oder physikalischen Eigenschaften
,
INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
/
E02D
FOUNDATIONS
,
Gründungen
/
G01J
Messen der Intensität, der Geschwindigkeit, der spektralen Zusammensetzung, der Polarisation, der Phase oder der Pulscharakteristik von infrarotem, sichtbarem oder ultraviolettem Licht
,
MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRA-RED, VISIBLE OR ULTRA-VIOLET LIGHT
/
G06T
Bilddatenverarbeitung oder Bilddatenerzeugung allgemein
,
IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
ESTIMATING INTRA-FIELD PROPERTIES WITHIN A FIELD USING HYPERSPECTRAL REMOTE SENSING
European Patent Office | 2023
|Estimating intra-field properties within a field using hyperspectral remote sensing
European Patent Office | 2019
|ESTIMATING INTRA-FIELD PROPERTIES WITHIN A FIELD USING HYPERSPECTRAL REMOTE SENSING
European Patent Office | 2022
|Estimating canopy water content using hyperspectral remote sensing data
Online Contents | 2010
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